(57)【要約】【課題】性質の異なる滞在系列データからでも適切な滞在パターンを抽出可能とする。【解決手段】出現頻度しきい値を設定する際に、出現頻度しきい値の候補θを０〜１の範囲で一定量ずつ増加させるごとに、滞在パターン記憶部１４２に記憶された滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択して、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出し、さらに滞在系列記憶部１４１に記憶された滞在系列データの集合の中から上記抽出された滞在地と一致する滞在地の数をカウントする。そして、出現頻度しきい値の各候補についてそれぞれ得られた滞在地のカウント値をもとに、出現頻度しきい値の候補の変化に対し上記カウント値が変化しない区間を求め、この区間のうちθ＝１を含む区間を除いた最長区間の下限値を、上記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値として選択する。【選択図】      図６
2010108102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの滞在地の遷移を表す滞在系列データの集合を記憶する滞在系列記憶部と、
前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合に対し系列マイニングの処理を実行して、滞在地の列と当該滞在地の列の出現回数を含む滞在パターンを得る系列マイニング処理手段と、
前記系列マイニング処理手段により得られた滞在パターンの集合を記憶する滞在パターン記憶部と、
前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合と、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合をもとに、前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出するために使用する出現頻度しきい値を決定する出現頻度しきい値決定手段と、
前記出現頻度しきい値決定手段により決定された出現頻度しきい値に基づいて、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出する特徴パターン抽出手段と
を具備し、
前記出現頻度しきい値決定手段は、
出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定する手段と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択し、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出する手段と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合の中から、前記抽出された滞在地と一致する前記滞在地の数を計数する手段と、
前記各候補についてそれぞれ得られた滞在地の計数値をもとに、出現頻度しきい値の候補の変化に対し前記計数値が変化しない区間を求め、この区間に含まれる出現頻度しきい値の候補の中から、前記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値を選択する手段と
を備えることを特徴とする行動パターン抽出装置。
【請求項２】
ユーザの滞在地の遷移を表す滞在系列データの集合を記憶する滞在系列記憶部と、
前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合に対し系列マイニングの処理を実行して、滞在地の列と当該滞在地の列の出現回数を含む滞在パターンを得る系列マイニング処理手段と、
前記系列マイニング処理手段により得られた滞在パターンの集合を記憶する滞在パターン記憶部と、
前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合と、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合をもとに、前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出するために使用する出現頻度しきい値を決定する出現頻度しきい値決定手段と、
前記出現頻度しきい値決定手段により決定された出現頻度しきい値に基づいて、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出する特徴パターン抽出手段と
を具備し、
前記出現頻度しきい値決定手段は、
出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定する手段と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択し、この選択された滞在パターンの数を計数する手段と、
前記出現頻度しきい値の候補の変化に対する前記滞在パターンの計数値の変化を表す近似式を定義し、この近似式と前記滞在パターンの計数値との誤差を求める手段と、
前記誤差が最小となるときの出現頻度しきい値の候補を、前記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値として選択する手段と
を備えることを特徴とする行動パターン抽出装置。
【請求項３】
ユーザの滞在地の遷移を表す滞在系列データの集合を記憶する滞在系列記憶部と、
前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合に対し系列マイニングの処理を実行して、滞在地の列と当該滞在地の列の出現回数を含む滞在パターンを得る系列マイニング処理手段と、
前記系列マイニング処理手段により得られた滞在パターンの集合を記憶する滞在パターン記憶部と、
前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合と、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合をもとに、前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出するために使用する出現頻度しきい値を決定する出現頻度しきい値決定手段と、
前記出現頻度しきい値決定手段により決定された出現頻度しきい値に基づいて、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出する特徴パターン抽出手段と
を具備し、
前記出現頻度しきい値決定手段は、
出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定する手段と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択し、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出する手段と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合の中から、前記抽出された滞在地と一致する前記滞在地の数を計数する手段と、
前記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合に含まれる滞在地の総数に対する前記滞在地の計数値の割合を求める手段と、
前記割合の変化特性をもとに、前記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値を決定する手段と
を備えることを特徴とする行動パターン抽出装置。
【請求項４】
ユーザの滞在地の遷移を表す滞在系列データの集合に対し系列マイニングの処理を実行して、滞在地の列と当該滞在地の列の出現回数を含む滞在パターンを得る過程と、
前記滞在系列データの集合と、前記系列マイニング処理により得られた滞在パターンの集合をもとに、前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出するために使用する出現頻度しきい値を決定する過程と、
前記決定された出現頻度しきい値に基づいて、前記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出する過程と
を具備し、
前記出現頻度しきい値を決定する過程は、
出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定する過程と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択し、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出する過程と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在系列データの集合の中から前記抽出された滞在地と一致する前記滞在地の数を計数する過程と、
前記各候補についてそれぞれ得られた滞在地の計数値をもとに、出現頻度しきい値の候補の変化に対し前記計数値が変化しない区間を求め、この区間に含まれる出現頻度しきい値の候補の中から、前記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値を選択する過程と
を備えることを特徴とする行動パターン抽出方法。
【請求項５】
ユーザの滞在地の遷移を表す滞在系列データの集合に対し系列マイニングの処理を実行して、滞在地の列と当該滞在地の列の出現回数を含む滞在パターンを得る過程と、
前記滞在系列データの集合と、前記系列マイニング処理により得られた滞在パターンの集合をもとに、前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出するために使用する出現頻度しきい値を決定する過程と、
前記決定された出現頻度しきい値に基づいて、前記滞在パターンの集合から前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出する過程と
を具備し、
前記出現頻度しきい値を決定する過程は、
出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定する過程と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択し、この選択された滞在パターンの数を計数する過程と、
前記出現頻度しきい値の候補の変化に対する前記滞在パターンの計数値の変化を表す近似式を定義し、この近似式と前記滞在パターンの計数値との誤差を求める過程と、
前記誤差が最小となるときの出現頻度しきい値の候補を、前記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値として選択する過程と
を備えることを特徴とする行動パターン抽出方法。
【請求項６】
ユーザの滞在地の遷移を表す滞在系列データの集合に対し系列マイニングの処理を実行して、滞在地の列と当該滞在地の列の出現回数を含む滞在パターンを得る過程と、
前記滞在系列データの集合と、前記系列マイニング処理により得られた滞在パターンの集合をもとに、前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出するために使用する出現頻度しきい値を決定する過程と、
前記決定された出現頻度しきい値に基づいて、前記滞在パターンの集合から前記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出する過程と
を具備し、
前記出現頻度しきい値を決定する過程は、
出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定する過程と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択し、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出する過程と、
前記設定された候補ごとに、前記滞在系列データの集合の中から前記抽出された滞在地と一致する前記滞在地の数を計数する過程と、
前記滞在系列データの集合に含まれる滞在地の総数に対する前記滞在地の計数値の割合を求める過程と、
前記割合の変化特性をもとに、前記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値を決定する過程と
を備えることを特徴とする行動パターン抽出方法。
【請求項７】
前記請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の行動パターン抽出装置が備える手段の処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザが滞在した地点の遷移を表すデータの集合をもとに当該ユーザの特徴的な行動パターンを抽出するための装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、時系列データから頻出なパターンを抽出する手法として、系列マイニングの手法が知られている。この手法は、顧客ＩＤと購入した商品及び購入日時を記録した購買記録データベースが存在する場合に、この購買記録データベースに記録された購買データをもとに、顧客による典型的な商品購買パターンを抽出するものである（例えば、非特許文献１を参照。）。
【０００３】
【非特許文献１】Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant，“Mining Sequential Patterns”，11th International Conference on Data Engineering，pp 3−14，1995
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、最近では上記した商品購買パターンの抽出に止まらず、ユーザの滞在地の遷移を表す行動パターンの中から典型的なパターンを抽出するために、上記系列マイニングの手法を適用する方法が提案されている。この方法は、あるユーザが一定期間に滞在した場所を時系列的に並べた滞在系列データを複数系列（Ｎ系列）データベースに蓄積しておき、この蓄積されたＮ系列の滞在系列データに対し系列マイニングの手法を適用してユーザの典型的な行動パターンを抽出するものである。
【０００５】
この方法によれば、上記Ｎ系列のうちＮ×θ（θは予め設定される出現頻度しきい値）以上の系列で出現する滞在パターンをすべて抽出することができる。こうして抽出されたパターンは、ユーザが日常的に頻繁に行う行動を反映した頻出な滞在パターンであり、このようなパターンを取得し蓄積しておくことで、ユーザの最新の行動が過去の行動とどのように異なるかを判断することが可能となる。
【０００６】
しかし、上記系列マイニングを適用してユーザの典型的な行動パターンを抽出するには、出現頻度しきい値θを適切な値に設定する必要がある。例えば、出現頻度しきい値θの値が小さすぎると、滞在系列データに稀にしか出現しない滞在パターンが多数抽出され、これらの滞在パターンを用いてある系列の比較・評価を行おうとすると処理が煩雑になる。反対に出現頻度しきい値θの値が大きすぎると、抽出される滞在パターンが少なくなり、ユーザの行動の多様性に対処できなくなる。また、仮にある滞在系列データに対し適切な出現頻度しきい値θを設定できたとしても、滞在系列データの性質はデータごとに異なるため、上記出現頻度しきい値θを他の系列データに対してそのまま適用することはできない。すなわち、出現頻度しきい値θをある値に予め固定的に設定しておく手法では、性質の異なる滞在系列データから常に適切な特徴的パターンを抽出することは困難である。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、性質の異なる滞在系列データからでも常に適切な特徴的パターンを抽出することができる行動パターン抽出装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の態様は、ユーザの滞在地の遷移を表す滞在系列データの集合を記憶する滞在系列記憶部と、上記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合に対し系列マイニングの処理を実行して、滞在地の列と当該滞在地の列の出現回数を含む滞在パターンを得る系列マイニング処理手段と、上記系列マイニング処理手段により得られた滞在パターンの集合を記憶する滞在パターン記憶部と、上記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合と、上記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合をもとに、上記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出するために使用する出現頻度しきい値を決定する出現頻度しきい値決定手段と、この出現頻度しきい値決定手段により決定された出現頻度しきい値に基づいて上記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から上記ユーザの特徴的な行動パターンを抽出する特徴パターン抽出手段とを具備する行動パターン抽出装置にあって、上記出現頻度しきい値決定手段により、以下のような処理を実行するものである。
【０００９】
すなわち、先ず出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定し、この設定された候補ごとに、上記滞在パターン記憶部に記憶された滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択して、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出する。そして、上記設定された候補ごとに、上記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合の中から、上記抽出された滞在地と一致する上記滞在地の数を計数し、上記各候補についてそれぞれ得られた滞在地の計数値をもとに、出現頻度しきい値の候補の変化に対し上記計数値が変化しない区間を求め、この区間に含まれる出現頻度しきい値の候補の中から、上記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値を選択するように構成したものである。
【００１０】
したがって、滞在系列データの集合の性質に応じてその都度最適な出現頻度しきい値が自動的に設定されることになり、これにより性質の異なる滞在系列データからでも常に適切な特徴的滞在パターンを抽出することが可能となる。しかも、出現頻度しきい値を決定する際に、滞在地の計数値をもとに、出現頻度しきい値の候補の変化に対し計数値が変化しない区間を求め、この区間に含まれる出現頻度しきい値の候補の中から出現頻度しきい値を選択するようにしているので、滞在地数を求めるだけの比較的簡単な処理により最適な出現頻度しきい値を決定することができる。
【００１１】
この発明の第２の態様は、出現頻度しきい値決定手段において以下のような処理を実行するものである。すなわち、先ず出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定し、この設定された候補ごとに、滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択し、この選択された滞在パターンの数を計数する。そして、上記出現頻度しきい値の候補の変化に対する上記滞在パターンの計数値の変化を表す近似式を定義して、この近似式と上記滞在パターンの計数値との誤差を求め、この誤差が最小となるときの出現頻度しきい値の候補を特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値として選択するように構成したものである。
【００１２】
したがって、先に述べた第１の態様と同様に、滞在系列データの集合の性質に応じてその都度最適な出現頻度しきい値が自動的に設定されることになり、これにより性質の異なる滞在系列データからでも常に適切な滞在パターンを抽出することが可能となる。しかも、出現頻度しきい値を決定する際に、出現頻度しきい値の候補の変化に対する滞在パターンの計数値の変化の近似誤差を求め、この近似誤差が最小となるときの出現頻度しきい値の候補を出現頻度しきい値として選択するようにしているので、最適な出現頻度しきい値を高精度に選択することができる。
【００１３】
この発明の第３の態様は、出現頻度しきい値決定手段において以下のような処理を実行するものである。すなわち、先ず出現頻度しきい値の候補を一定間隔で複数設定し、この設定された候補ごとに、滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択し、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出する。そして、上記設定された候補ごとに、上記滞在系列記憶部に記憶された滞在系列データの集合の中から上記抽出された滞在地と一致する上記滞在地の数を計数し、上記滞在系列データの集合に含まれる滞在地の総数に対する上記滞在地の計数値の割合を求めて、この割合の変化特性をもとに出現頻度しきい値を決定するように構成したものである。
【００１４】
したがって、先に述べた第１の態様と同様に、滞在系列データの集合の性質に応じてその都度最適な出現頻度しきい値が自動的に設定されることになり、これにより性質の異なる滞在系列データからでも常に適切な滞在パターンを抽出することが可能となる。しかも、出現頻度しきい値を決定する際に、滞在系列データの集合に含まれる滞在地の総数に対する上記滞在地の計数値の割合、つまり被覆率を求め、この被覆率をもとに出現頻度しきい値を決定するようにしているので、第１の態様と同様に比較的簡単に出現頻度しきい値を決定することができる。
【発明の効果】
【００１５】
すなわち、この発明の一観点によれば、性質の異なる滞在系列データからでも常に適切な特徴的滞在パターンを抽出することを可能にした行動パターン抽出装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
（第１の実施形態）  
この発明の第１の実施形態に係わる行動パターン抽出装置のハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。  
行動パターン抽出装置１は、例えばユーザが所持する携帯端末又はパーソナル・コンピュータ等のユーザ端末装置との間で、ＩＰ（Internet Protocol）網等の通信ネットワークを介して通信が可能なサーバ装置からなる。行動パターン抽出装置１は、マイクロプロセッサからなる中央処理ユニット（ＣＰＵ；Central Processing Unit）１１を備え、このＣＰＵ１１にバス１２を介してプログラムメモリ１３及びデータメモリ１４を接続し、さらに通信インタフェース１５及び入出力インタフェース１６を接続している。
【００１７】
通信インタフェース１５は、ＣＰＵ１１の制御の下で、通信ネットワークにより規定される通信プロトコルに従い、ユーザの携帯端末からその滞在系列データを受信する。通信プロトコルとしては、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol／Internet Protocol）が使用される。
【００１８】
入出力インタフェース１６には、入力デバイス１７及び出力デバイス１８が接続されている。入力デバイス１７は、キーボード及びマウスにより構成される。出力デバイス１８はディスプレイやプリンタからなる。入出力インタフェース１６は、上記入力デバイス１７による操作情報をＣＰＵ１１に伝えると共に、後述する特徴パターン決定プログラムにより抽出されたユーザの特徴的な行動パターンを表す情報をＣＰＵ１１の指示に従い上記出力デバイス１８を用いて表示又はプリント出力させる。なお、上記抽出されたユーザの特徴的な行動パターンを表す情報は、通信インタフェース１５からユーザの端末装置又はユーザから許可されたサービス事業者の端末装置へ送信することも可能である。
【００１９】
データメモリ１４には、この発明を実施するために必要な記憶部として、滞在系列記憶部１４１と、滞在パターン記憶部１４２が設けられている。滞在系列記憶部１４１には、ユーザ端末装置から受信した、当該ユーザが行動中に滞在した地点の遷移を表す滞在系列データの集合が蓄積される。滞在パターン記憶部１４２には、後述する系列マイニング実行プログラムを実行することにより得られる滞在パターンの集合が蓄積される。
【００２０】
プログラムメモリ１３には、この発明を実施するために必要なアプリケーション・プログラムとして、滞在系列入力制御プログラム１３１と、系列マイニング実行プログラム１３２と、出現頻度しきい値決定プログラム１３３と、特徴パターン決定プログラム１３４が格納されている。
【００２１】
滞在系列入力制御プログラム１３１は、図示しないユーザ端末装置からその滞在系列データを通信ネットワークを介して通信インタフェース１５により受信させ、受信された滞在系列データを上記データメモリ１４内の滞在系列記憶部１４１に記憶させる処理を、上記ＣＰＵ１１に実行させる。なお、滞在系列入力制御プログラム１３１は、メモリカード等の外部記憶媒体から滞在系列データを読み込んで滞在系列記憶部１４１に記憶させる処理機能も含まれる。
【００２２】
系列マイニング実行プログラム１３２は、上記滞在系列記憶部１４１に蓄積された滞在系列データの集合を読み出し、この読み出した滞在系列データの集合に対し系列マイニングの手法を適用して滞在パターンの集合を作成し、この滞在パターンの集合を上記データメモリ１４内の滞在パターン記憶部１４２に記憶させる処理を、上記ＣＰＵ１１に実行させる。
【００２３】
出現頻度しきい値決定プログラム１３３は、以下のような一連の処理をＣＰＵ１１に実行させる。  
(1) 出現頻度しきい値の候補θを０〜１の範囲で一定量ずつ増加させるごとに、上記滞在パターン記憶部１４２に記憶された滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択する処理。  
(2) 上記選択された滞在パターンの集合から、当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出する処理。  
(3) 上記滞在系列記憶部１４１に記憶された滞在系列データの集合の中から、上記抽出された滞在地と一致する滞在地の数をカウントする処理。  
(4) 上記出現頻度しきい値の各候補についてそれぞれ得られた滞在地のカウント値をもとに、出現頻度しきい値の候補の変化に対し上記カウント値が変化しない区間を求め、この区間に含まれる出現頻度しきい値の候補の中から、上記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値を選択する処理。
【００２４】
特徴パターン決定プログラム１３４は、以下の処理をＣＰＵ１１に実行させる。  
(1) 上記出現頻度しきい値決定プログラム１３３の実行により決定された出現頻度しきい値に基づいて、上記滞在パターン記憶部１４２に記憶された滞在パターンの集合から上記出現頻度しきい値を超える滞在パターンを抽出する処理。
(2) 上記抽出された滞在パターンを、ユーザの特徴的な行動パターンを表す情報として出力デバイス１８を用いて表示又はプリント出力させるか、又は通信インタフェース１５からユーザの端末装置又はユーザから許可されたサービス事業者の端末装置へ送信させる処理。
【００２５】
図２は、図１に示した行動パターン抽出装置の機能構成を示すブロック図である。行動パターン抽出装置の機能は、入力部２１と、記録部２２と、処理部２３と、出力部２４とに大別される。  
入力部２１は滞在系列入力手段２１１を備える。この滞在系列入力手段２１１は、図１に示した滞在系列入力制御プログラム１３１及び通信インタフェース１５に対応する。  
記録部２２は、滞在系列記憶手段２２１と滞在パターン記憶手段２２２を備える。滞在系列記憶手段２２１は図１の滞在系列記憶部１４１に対応し、滞在パターン記憶手段２２２は滞在パターン記憶部１４２に対応する。
【００２６】
処理部２３は、系列マイニング実行手段２３１と、出現頻度しきい値決定手段２３２と、特徴パターン決定手段２３３を備える。系列マイニング実行手段２３１は、図１に示した系列マイニング実行プログラム１３２に対応し、出現頻度しきい値決定手段２３２は図１に示した出現頻度しきい値決定プログラム１３３に対応する。特徴パターン決定手段２３３は、図１に示した特徴パターン決定プログラム１３４に対応する。  
【００２７】
出力部２４は特徴パターン出力手段２４１を備える。この特徴パターン出力手段２４１は、特徴パターン決定プログラム１３４、入出力インタフェース１６、出力デバイス１８及び通信インタフェース１５に対応する。
【００２８】
図６は、上記出現頻度しきい値決定手段２３２の機能構成をさらに詳しく示すブロック図である。すなわち、出現頻度しきい値決定手段２３２は、出現頻度しきい値超えパターン選択手段２３２１と、滞在地集合計算手段２３２２と、滞在数カウント手段２３２３と、しきい値決定手段２３２４とから構成される。
【００２９】
次に、以上のように構成された行動パターン抽出装置の動作を説明する。図５はその全体の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
（１）滞在系列データの入力  
ＣＰＵ１１は、ステップＳ５１において滞在系列入力制御プログラム１３１を起動する。そして、この滞在系列入力制御プログラム１３１に従い、ユーザ端末装置からその滞在系列データを通信ネットワークを介して通信インタフェース１５により受信し、この受信された滞在系列データをデータメモリ１４内の滞在系列記憶部１４１に記憶させる。
【００３０】
滞在系列データは、ユーザがある一定期間（例えば１日）に予め設定した時間以上滞在した地点を時系列順に並べたもので、ユーザ端末装置が備える移動履歴管理機能により生成される。移動履歴管理機能は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）を利用した自端末の位置を計測する機能と、この機能により計測された位置情報をもとに地図データベースからその地点の名称を表す情報を検索する機能とから構成される。滞在系列データは、滞在地名の列と系列番号とから構成される。このとき滞在系列をｄ、系列番号をｉとすると、系列番号ｉを持つ滞在系列ｄiは、  
【数１】
2010108102.tif 000003
のように表される。
【００３１】
ここで、ｕijを系列ｉのｊ番目の滞在地（又は滞在）と呼ぶ。ｕijの値はユーザが系列ｉでｊ番目に滞在した地名を表す。Ｍiは系列ｉにおける滞在の総数である。図３は、滞在系列記憶部１４１に記憶されたＮ系列分の滞在系列データ集合の一例を示すもので、滞在系列データ集合Ｄは  
【数２】
2010108102.tif 000004
で表される。
【００３２】
（２）系列マイニング処理  
ＣＰＵ１１は、続いてステップＳ５２により系列マイニング実行プログラム１３２を起動する。そして、この系列マイニング実行プログラム１３２に従い、上記滞在系列記憶部１４１から滞在系列データの集合を読み出し、この滞在系列データの集合に対し系列マイニング処理を実行して滞在パターンの集合を作成する。そして、この滞在パターンの集合を上記データメモリ１４内の滞在パターン記憶部１４２に記憶させる。
【００３３】
系列マイニングとは、滞在系列データの集合を受け取り、この滞在系列データ集合の中から出現回数が一定回数以上、もしくは出現頻度が一定以上の全ての滞在パターンを高速に選択する手法である。なお、出現頻度とは、ある滞在パターンと滞在系列データ集合が与えられたときに、その滞在パターンが出現する滞在系列データ集合中の系列の総数と、滞在系列データ集合に含まれる系列の総数との比率である。なお、系列マイニングの処理については、非特許文献１に詳しく述べられている。
【００３４】
図４は、滞在パターン記憶部１４２に記憶された滞在パターンの一例を示すもので、滞在パターンはパターン番号とその出現回数と滞在の列により構成される。パターン番号は１つの滞在パターンにユニークに割り当てられる番号であり、滞在列は滞在地を並べたものである。このとき、滞在パターンをｐ、パターン番号をｉとすると、あるパターン番号ｉを持つパターンｐiは  
【数３】
2010108102.tif 000005
と表される。ｖijは滞在パターンｐiに出現するｊ番目の滞在地であり、ｋiは滞在パターンｐiの滞在地の総数である。
【００３５】
出現回数は以下のように定義される。すなわち、パターンの出現は、滞在パターンと滞在系列との間で定義される概念であり、ある滞在パターンｐa と滞在系列ｄb についてそれぞれｖai＝ｕbα(i)となるような１≦α(1)＜α(2)＜…α(Ka)≦Ｍbが存在するとき、パターンｐa は滞在系列ｄb に出現するものと定義される。例えば、滞在パターン＜家，塾＞は滞在系列＜家，駅，塾＞に出現するが、＜家，駅，学校＞には出現しない。この出現の定義を用いて出現回数を定義する。滞在パターンｐj の出現回数は、滞在系列データ記憶部１４１に蓄積されている滞在系列データ集合に含まれる滞在系列データのうち、パターンｐj が出現しているものの数を言う。パターンｐi の出現回数をＯ(ｐi)と表すことにする。
【００３６】
滞在パターンの集合は以下のように定義される。すなわち、図４に示した行数（Ｌ行）は系列マイニング処理により作成された滞在パターンの総数であり、この作成された全ての滞在パターンの集合Ｐは以下のように表される。  
【数４】
2010108102.tif 000006
【００３７】
（３）出現頻度しきい値の決定処理  
ＣＰＵ１１は、次にステップＳ５３により出現頻度しきい値決定プログラム１３３を起動し、この出現頻度しきい値決定プログラム１３３に従い以下のように出現頻度しきい値決定処理を実行する。図７は、その処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００３８】
すなわち、ＣＰＵ１１は先ずステップＳ７１により出現頻度しきい値の候補値θを最小値であるθ＝０に設定する。続いてステップＳ７２により、データメモリ１４内の滞在パターン記憶部１４２から滞在パターン集合を読み出し、この読み出した滞在パターン集合に含まれる複数の滞在パターンの中から、上記出現頻度しきい値の候補値θを超える全ての滞在パターンを選択する。
【００３９】
ＣＰＵ１１は、次にステップＳ７３に移行し、上記選択された滞在パターンの集合から滞在地集合を抽出する。滞在地集合は、滞在パターン記憶部１４２に記憶された滞在パターンの集合が与えられたとき、この集合に含まれる滞在パターンに含まれるすべての滞在地を集めた集合として定義される。図８は、その一例を示すもので、与えられた滞在パターンの集合が｛＜家，塾＞，＜家，バス停＞，＜家＞，＜バス停＞｝だった場合に、当該滞在パターンの集合からは滞在地集合として｛家，塾，バス停｝が抽出される。
【００４０】
ＣＰＵ１１は、続いてステップＳ７４に移行し、滞在系列記憶部１４１に記憶された滞在系列データの集合の中から、上記抽出された滞在地と一致する滞在地の数をカウントする処理を以下のように実行する。図９はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００４１】
すなわち、ＣＰＵ１１は上記ステップＳ７３により抽出された滞在地集合をステップＳ９１において取り込むと共に、ステップＳ９２により上記滞在系列データ記憶部１４２から滞在系列データの集合を取り込み、ステップＳ９３によりカウント値countを０に初期化する。
【００４２】
この状態でＣＰＵ１１は、先ずステップＳ９４において上記滞在系列データの集合に含まれる滞在系列データの１つから滞在地を１つ選択し、この選択した滞在地と等しい要素が上記滞在地集合の中に存在するか否かをステップＳ９５で判定する。この判定の結果、選択した滞在地と等しい要素が上記滞在地集合の中に存在した場合には、ステップＳ９６に移行してカウント値countをインクリメントする。これに対し存在しないと判定された場合には、上記カウント値のインクリメントを行わない。
【００４３】
次にＣＰＵ１１は、ステップＳ９７において上記滞在系列データの集合にまだ調べていない滞在地が残っているか否かを判定し、残っていればステップＳ９４に戻って未選択の滞在地を１つ選択する。そして、この選択した滞在地と等しい要素が上記滞在地集合の中に存在するか否かを上記ステップＳ９５で判定し、存在すればカウント値countをインクリメントする。以後同様に、上記滞在系列データの集合から未選択の滞在地を１つ選択するごとに、当該滞在地と等しい要素が上記滞在地集合の中に存在するか否かを判定し、存在すればカウント値countをインクリメントする処理を繰り返す。
【００４４】
そして、上記滞在系列データの集合に含まれる全ての滞在地について、上記判定処理とその結果に基づくカウント値countのインクリメント処理を終了すると、ＣＰＵ１１はステップＳ９７からステップＳ９８に移行して、上記カウント値countの値、つまり出現頻度しきい値の候補値θ＝０のときの滞在地集合に含まれる各要素が上記滞在系列データ集合中に出現する回数を出力する。そして、この出力された滞在地数のカウント値を、上記出現頻度しきい値の候補値θ＝０と対応付けてデータメモリ１４内の滞在数カウント値記憶部（図示せず）に保存する。
【００４５】
なお、以上述べた滞在数のカウント処理の結果を数式で表すと以下のようになる。すなわち、カウントされた滞在数を出現頻度しきい値θの関数ｓ(θ)とすると、この関数ｓ(θ)は  
【数５】
2010108102.tif 000007
【００４６】
上記出現頻度しきい値の候補値θ＝０のときの滞在数カウント処理が終了すると、ＣＰＵ１１は出現頻度しきい値の候補値θが最大値である１に達したか否かをステップＳ７５で判定する。この判定の結果、θが１に達していなければステップＳ７６により出現頻度しきい値の候補値θを一定量（例えば０．０１）増加させ、ステップＳ７２に戻る。そして、今度はこの増加後の出現頻度しきい値の候補値θを用いて、上記ステップＳ７２〜ステップＳ７４による滞在数カウント処理を実行する。以後同様に、出現頻度しきい値の候補値θが１に達するまで、θを一定量増加させるごとにステップＳ７２〜ステップＳ７４による滞在数カウント処理を繰り返し実行する。  
以上の滞在数カウント処理の結果、出現頻度しきい値の候補の変化に対する滞在数の変化を表す情報がデータメモリ１４内の滞在数カウント値記憶部に得られる。図１１はその一例を示すものである。
【００４７】
（４）特徴的な滞在パターンの抽出処理  
上記出現頻度しきい値の候補値θが最大値である１に達すると、ＣＰＵ１１はステップＳ７７に移行し、上記ステップＳ７２〜ステップＳ７４により得られた出現頻度しきい値の候補θの変化に対する滞在数の変化を表す情報に基づいて、特徴的な滞在パターンの抽出処理に用いる上で最適な出現頻度しきい値を１つ選択する処理を、以下のように実行する。図１０はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００４８】
すなわち、ＣＰＵ１１は先ずステップＳ１０１で上記データメモリ１４内の滞在数カウント値記憶部から、出現頻度しきい値の各候補θ（０〜１）についてそれぞれ得られた滞在数カウント値を読み込む。次にステップＳ１０２において、上記読み込んだ滞在地のカウント値をもとに、出現頻度しきい値の候補θの変化に対し上記滞在数カウント値が変化しない区間をすべて検出する。続いてステップＳ１０３において、上記検出されたすべての区間のうち、出現頻度しきい値の候補θ＝１を含む区間を先ず削除し、残った各区間の中でθの範囲が最長となる区間を１つ選択する。そして、ステップＳ１０４において、上記選択された最長区間内のθの下限値を、特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値として選択し出力する。  
例えば、図１１の例ではθ＝０．１〜０．５の区間を最長区間として選択し、この最長区間中の下限値であるθ＝０．１を特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値として選択し出力する。
【００４９】
上記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値が決定されると、ＣＰＵ１１はステップＳ５５に移行し、特徴パターン決定プログラム１３４を起動する。そして、この特徴パターン決定プログラム１３４に従い、先ず滞在パターン記憶部１４２から滞在パターンの集合を読み出し、この読み出した滞在パターンの集合に含まれる各滞在パターンの中から、上記決定された出現頻度しきい値を超える滞在パターンを抽出する。そして、この抽出された滞在パターンを、ユーザの特徴的な行動パターンを表す情報として出力デバイス１８を用いて表示又はプリント出力させるか、又は通信インタフェース１５からユーザの端末装置又はユーザから許可されたサービス事業者の端末装置へ送信させる。
【００５０】
以上述べたように第１の実施形態では、ユーザの滞在系列データの集合に対し系列マイニング処理を行うことにより作成した滞在パターンの集合の中から、出現頻度しきい値θをもとにユーザの特徴的な行動パターンを抽出する際に、出現頻度しきい値決定プログラム１３３に従い、上記出現頻度しきい値を滞在系列データの集合をもとに可変設定するようにしている。  
したがって、滞在系列データの集合の性質に応じてその都度最適な出現頻度しきい値が自動的に設定されることになり、これにより性質の異なる滞在系列データからでも常に適切な滞在パターンを抽出することが可能となる。
【００５１】
しかも、上記出現頻度しきい値を設定する手段又は方法として、出現頻度しきい値の候補θを０〜１の範囲で一定量ずつ増加させるごとに、滞在パターン記憶部１４２に記憶された滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択して、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出し、さらに滞在系列記憶部１４１に記憶された滞在系列データの集合の中から上記抽出された滞在地と一致する滞在地の数をカウントする。そして、出現頻度しきい値の各候補についてそれぞれ得られた滞在地のカウント値をもとに、出現頻度しきい値の候補の変化に対し上記カウント値が変化しない区間を求め、この区間のうちθ＝１を含む区間を除いた最長区間の下限値を、上記特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値として選択するようにしている。
【００５２】
このように設定することにより、以下のような効果が奏せられる。すなわち、一般に出現頻度しきい値が低い領域では滞在数の変化が大きくなる傾向があるが、これは出現頻度しきい値以上の出現頻度をもつ滞在パターンの集合の変化が大きいことを反映している。そのような集合に含まれる滞在パターンは、ユーザの日常の行動を反映していないノイズである可能性が高く、ユーザの日常行動の評価に使用するには適さない。一方、出現頻度しきい値が高いと、それだけで得られる頻出パターンの数が少なくなり、ユーザの日常行動をその多様性を考慮して適切に評価することが困難となる。
【００５３】
これに対し上記第１の実施形態に係わる出現頻度決定手段及び方法を用いると、先に述べたように出現頻度しきい値の変化に対して滞在数が不変の最長区間、つまり出現する滞在パターンの集合が最も安定しノイズを含む可能性が低い区間から、出現頻度しきい値が選択される。このため、出現頻度しきい値を低く設定される心配がない。また、出現頻度しきい値を０から増加させた場合、出現頻度の変化に対し滞在数が急激に変化する領域の直後に滞在数が不変の最長区間が現れることが多く、本実施形態ではこの区間の下限値に出現頻度しきい値が設定される。このため、出現頻度しきい値が高い値に設定される懸念がない。すなわち、本実施形態によれば、出現頻度しきい値を低すぎずかつ高すぎない適切な値に設定することが可能となり、これによりノイズの影響を最小限度に抑えた上で、ユーザの日常行動を評価する上で必要な滞在パターンを十分抽出することができる。
【００５４】
なお、本実施形態によれば、滞在数を求める過程で非日常的な滞在地を発見することも可能である。非日常的な滞在地とは、特徴的な滞在パターンのいずれの集合にも含まれない滞在地のことである。出現頻度がある出現頻度しきい値φ以上の出現頻度を持つパターンの集合をＱφ⊆Ｐとすると、ある日の滞在系列ｄiに含まれる非日常的な滞在地の集合Ｅi は、  
【数６】
2010108102.tif 000008
として定義することができる。非日常的な滞在地を発見することはユーザの行動を理解することにつながる。
【００５５】
（第２の実施形態）  
この発明の第２の実施形態は、出現頻度しきい値を決定する際に、出現頻度しきい値の候補値θを０〜１の範囲で一定量ずつ増加させるごとに当該出現頻度しきい値の候補値θを超える滞在パターン数をカウントし、この滞在パターン数のカウント値を利用して出現頻度しきい値を決定する手段又は方法を使用するものである。
【００５６】
図１２は、この発明の第２の実施形態に係わる行動パターン抽出装置の機能構成を示すブロック図である。なお、同図において前記図６と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。また、行動パターン抽出装置のソフトウエア及びハードウエア構成については図１を、また装置全体の機能構成については図２を延用して説明を行う。
【００５７】
この第２の実施形態の出現頻度しきい値決定手段２３２は、図１２に示すように出現頻度しきい値超えパターン選択手段２３２１と、パターン数カウント手段２３２５と、近似誤差計算手段２３２６と、誤差最小しきい値検出手段２３２７とから構成される。  
出現頻度しきい値超えパターン選択手段２３２１は、出現頻度しきい値の候補θを０〜１の範囲で一定量ずつ増加させるごとに、上記滞在パターン記憶部１４２に記憶された滞在パターンの集合から出現頻度が当該候補を超える滞在パターンを選択する。  
パターン数カウント手段２３２５は、上記各出現頻度しきい値の候補値θごとに、上記出現頻度しきい値超えパターン選択手段２３２１により選択された滞在パターンの数をカウントする。
【００５８】
近似誤差計算手段２３２６は、上記出現頻度しきい値の候補値θの変化に対する上記滞在パターンのカウント値の変化を表す近似式を定義する。  
誤差最小しきい値検出手段２３２７は、上記定義された近似式と上記滞在パターンのカウント値との誤差を求め、この近似誤差が最小となるときの出現頻度しきい値の候補値θを特徴的な行動パターンの抽出に用いる出現頻度しきい値として選択する。
【００５９】
次に、以上のように構成された出現頻度しきい値決定手段２３２によるしきい値決定処理動作を説明する。図１３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。なお、同図において前記図７と同一部分には同一符号を付してある。  
すなわち、ＣＰＵ１１は先ずステップＳ７１により出現頻度しきい値の候補値θを最小値であるθ＝０に設定する。続いてステップＳ７２により、データメモリ１４内の滞在パターン記憶部１４２から滞在パターン集合を読み出し、この読み出した滞在パターン集合に含まれる複数の滞在パターンの中から、上記出現頻度しきい値の候補値θを超える全ての滞在パターンを選択する。次にステップＳ１３１に移行し、上記ステップＳ７２により選択された滞在パターンの数をカウントしそのカウント値をデータメモリ１４内に保存する。
【００６０】
上記出現頻度しきい値の候補値θ＝０のときの滞在パターン数の選択とその数をカウントする処理が終了すると、ＣＰＵ１１は出現頻度しきい値の候補値θが最大値である１に達したか否かをステップＳ７５で判定する。この判定の結果、θが１に達していなければステップＳ７６により出現頻度しきい値の候補値θを一定量（例えば０．０１）増加させ、ステップＳ７２に戻る。そして、今度はこの増加後の出現頻度しきい値の候補値θを用いて、上記ステップＳ７２及びステップＳ１３１による滞在パターンの選択とその数をカウントする処理を実行する。以後同様に、出現頻度しきい値の候補値θが最大値である１に達するまで、出現頻度しきい値の候補値θを一定量増加させるごとに、ステップＳ７２及びステップＳ１３１による滞在パターンの選択とその数をカウントする処理を繰り返し実行する。
【００６１】
次にＣＰＵ１１は、ステップＳ１３２により別に設定した変数φを０に初期化したのち、ステップＳ１３３において関数ｆφ(x)を定義する。この関数ｆφ(x)は、上記ステップＳ１３２までに求めた、各出現頻度しきい値の候補値θに対応する滞在パターンのカウント値をＲ(θ)とすると、３つの点（０，Ｒ(0)），（θ，Ｒ(θ)），（１，Ｒ(1)）を順に線分で結ぶ式として
【数７】
2010108102.tif 000009
として定義される。
【００６２】
続いてＣＰＵ１１は、ステップＳ１３４において、上記定義した関数ｆφ(x)と上記θごとの滞在パターンのカウント値Ｒ(θ)との近似誤差を求める。パラメータφに対応する近似誤差Ｇ(φ)は、
【数８】
2010108102.tif 000010
として定義される。ここで、０＝θ1 ＜θ2 ＜…＜θT ＝１である。
【００６３】
この近似誤差Ｇ(φ)の意味について、図１４を用いて説明する。図１４は出現頻度しきい値の候補値θと滞在パターンのカウント値の関数Ｒ(θ)と、φ＝０．２のときの関数ｆφ(x)とをプロットしたものである。図中の網掛けをした領域が、滞在パターンのカウント値の関数Ｒ(θ)を関数ｆφ(x)で近似したときの誤差である。滞在パターンのカウント値は、出現頻度しきい値の候補値θの変化に対して、しきい値が小さい場合には変化が大きく、反対にしきい値が大きい場合には変化が小さくなる傾向がある。このため、滞在パターンのカウント値を関数ｆφ(x)で近似すると、滞在パターンのカウント値の変化が大きな部分と小さな部分の境界にθがあるとき誤差は最小となる。換言すれば、誤差が小さくなるということは、パラメータφの値が滞在パターンのカウント値の関数Ｒ(θ)における傾きの変化の境界に近づいていることを意味する。  
上記ステップＳ１３４において近似誤差が計算されると、ＣＰＵ１１はステップＳ１３５において、上記計算された近似誤差をφの値に対応付けてデータメモリ１４に一時保存する。
【００６４】
上記パラメータφ＝０のときの滞在数カウント処理が終了すると、ＣＰＵ１１はパラメータφが最大値である１に達したか否かをステップＳ１３６で判定する。この判定の結果、φが１に達していなければステップＳ１３７によりパラメータφを一定量（例えば０．０１）増加させ、ステップＳ１３３に戻る。そして、今度はこの増加後のφを用いて、上記ステップＳ１３３〜ステップＳ１３５による近似誤差の計算処理を実行する。以後同様に、パラメータφが１に達するまで、パラメータφを一定量増加させるごとにステップＳ１３３〜ステップＳ１３５による近似誤差の計算処理を繰り返し実行する。
【００６５】
上記近似誤差の計算処理により、０〜１までのすべてのφに対する近似誤差が計算されると、ＣＰＵ１１はステップＳ１３８において、上記計算されたすべてのφに対する近似誤差の中から最小となる近似誤差を選択し、この誤差が最小となるときのφを特徴パターンの抽出に使用する出現頻度しきい値として出力する。
【００６６】
上記近似誤差が最小となるときのφを出現頻度しきい値として選択する理由は以下のようなものである。図１５は、出現頻度パラメータφを変化させ、それに伴う滞在パターンのカウント値Ｒ(φ)の変化と近似誤差Ｇ(σ)の変化とを同時にプロットした図である。同図から、近似誤差Ｇ(σ)が最小となる出現頻度パラメータφは、滞在パターンのカウント値Ｒ(φ)の変化の境界に近いことが分かる。こうした領域は、滞在パターンが安定な出現頻度しきい値の下限値であると考えることができるため、このφを特徴パターンの抽出に使用する出現頻度しきい値として出力する。
【００６７】
以上述べたように第２の実施形態では、出現頻度しきい値を決定する際に、出現頻度しきい値の候補値θを０〜１の範囲で一定量ずつ増加させるごとに当該出現頻度しきい値の候補値θを超える滞在パターン数をカウントする。そして、別途設定した出現頻度パラメータφを０〜１の範囲で一定量ずつ増加させるごとに、上記滞在パターン数のカウント値と近似関数ｆφ(x)との近似誤差を求め、この近似誤差が最小となるときの出現頻度パラメータφを特徴パターンの抽出に使用する出現頻度しきい値として選択する用にしている。
【００６８】
したがって、第２の実施形態においても、先に述べた第１の実施形態と同様に、滞在パターンが安定な出現頻度しきい値の下限値に出現頻度しきい値が設定される。このため、出現頻度しきい値を低すぎずかつ高すぎない適切な値に設定することが可能となり、これによりノイズの影響を最小限度に抑えた上で、ユーザの日常行動を評価する上で必要な滞在パターンを十分抽出することができる。
【００６９】
（第３の実施形態）  
この発明の第３の実施形態は、出現頻度しきい値を決定する際に、出現頻度しきい値の候補値θを０〜１の範囲で一定量ずつ増加させるごとに当該出現頻度しきい値の候補値θを超える滞在パターン数を選択して、この選択された滞在パターンの集合から当該集合に含まれる全ての滞在地を抽出すると共に、滞在系列データの集合に含まれる滞在地の総数に対する上記滞在地のカウント値の割合（被覆率）を求め、この被覆率をもとに出現頻度しきい値を決定するようにしたものである。
【００７０】
図１６は、この発明の第３の実施形態に係わる行動パターン抽出装置の機能構成を示すブロック図である。なお、同図において前記図６と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。また、本実施形態においても、行動パターン抽出装置のソフトウエア及びハードウエア構成については図１を、また装置全体の機能構成については図２を延用して説明を行う。
【００７１】
この第３の実施形態の出現頻度しきい値決定手段２３２は、図１６に示すように出現頻度しきい値超えパターン選択手段２３２１と、滞在地集合計算手段２２２と、滞在数カウント手段２３２３と、被覆率計算手段２３２８と、しきい値決定手段２３２４とから構成される。
【００７２】
このうち被覆率計算手段２３２８は、滞在系列データ記憶部１４２（滞在系列記憶手段２２１）に記憶された滞在系列データの集合に含まれる滞在地の総数に対する、上記滞在数カウント手段２３２３により得られた滞在地のカウント値の割合を、被覆率として計算する。
【００７３】
次に、以上のように構成された出現頻度しきい値決定手段２３２によるしきい値決定処理動作を説明する。図１７はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。なお、同図において前記図７と同一部分には同一符号を付してある。  
すなわち、ＣＰＵ１１は先ずステップＳ７１により出現頻度しきい値の候補値θを最小値であるθ＝０に設定する。続いてステップＳ７２により、データメモリ１４内の滞在パターン記憶部１４２から滞在パターン集合を読み出し、この読み出した滞在パターン集合に含まれる複数の滞在パターンの中から、上記出現頻度しきい値の候補値θを超える全ての滞在パターンを選択する。
【００７４】
ＣＰＵ１１は、次にステップＳ７３に移行し、上記選択された滞在パターンの集合から滞在地集合を抽出する。滞在地集合は、滞在パターン記憶部１４２に記憶された滞在パターンの集合が与えられたとき、この集合に含まれる滞在パターンに含まれるすべての滞在地を集めた集合として定義される。続いてＣＰＵ１１は、ステップＳ７４に移行し、滞在系列記憶部１４１に記憶された滞在系列データの集合の中から、上記抽出された滞在地と一致する滞在地の数をカウントする。
【００７５】
次にＣＰＵ１１は、ステップＳ１６１において、滞在系列データ記憶部１４２に記憶された滞在系列データの集合に含まれる滞在地の総数に対する、上記ステップＳ７２〜Ｓ７４により得られた滞在地のカウント値の割合を被覆率として計算する。いま、被覆率をσ(θ)とすると、被覆率は下式により表される。  
【数９】
2010108102.tif 000011
【００７６】
次にＣＰＵ１１は、ステップＳ１６２において、上記計算された被覆率σ(θ)をもとに特徴パターンの抽出に使用する出現頻度しきい値を決定する。被覆率は、第１の実施形態で述べた滞在数と同様に出現頻度しきい値に対して単調非増加である。このため、出現頻度しきい値の候補値を増加させて、その被覆率が一旦ある値を下回ったならば、以降どれだけ候補値を増加させても被覆率がその値を上回ることはない。したがって、被覆率にあるしきい値を設定しておけば、出現頻度しきい値の候補値を増加させていったときに、被覆率が初めてそのしきい値以下になった点を検出することができる。
【００７７】
そこで、被覆率に対して予め例えば０．３という被覆率のしきい値を設定しておく。そして、出現頻度しきい値の候補値を増加させていって、被覆率が上記設定されたしきい値を上回ったとき、このときの出現頻度しきい値の候補値の最大値を、特徴パターンの抽出に使用する出現頻度しきい値として出力する。  
このように特徴パターンの抽出に使用する出現頻度しきい値を決定することで、ユーザの滞在系列データの性質によらず、行動のカバー率が一定となるように特徴的な滞在パターンの集合を抽出することが可能となる。
【００７８】
（その他の実施形態）  
前記各実施形態では、行動パターン抽出機能をサーバ装置に設けた場合を例にとって説明したが、行動パターン抽出機能をユーザの携帯端末又はパーソナル・コンピュータ等のユーザ端末装置に設けるようにしてもよい。また、行動パターン抽出機能を実現する複数の手段、つまり系列マイニング実行手段、出現頻度しきい値決定手段及び特徴パターン決定手段を分割して、その一部をサーバ装置に、他を携帯端末やパーソナル・コンピュータ等のユーザ端末装置に設けるようにしてもよい。すなわち、行動パターン抽出機能を実現する複数の手段はサーバ装置とユーザ端末装置に分散して設けるようにしてもよい。  
その他、行動パターン抽出装置の種類やその構成、出現頻度しきい値決定処理の手順と内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【００７９】
要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】この発明の第１の実施形態に係わる行動パターン抽出装置のハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した行動パターン抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示した行動パターン抽出装置の記録部に記憶される滞在系列データの一例を示す図である。
【図４】図１に示した行動パターン抽出装置の記録部に記憶される滞在パターンの一例を示す図である。
【図５】図１に示した行動パターン抽出装置による全体の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【図６】図２に示した行動パターン抽出装置の出現頻度しきい値決定手段の機能構成を示すブロック図である。
【図７】図６に示した出現頻度しきい値決定手段による、滞在数を用いたしきい値決定処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図８】滞在パターン集合と滞在地集合との対応関係を一例を示す図である。
【図９】図７に示した、滞在数を用いたしきい値決定処理のうちの滞在数カウント処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図１０】図７に示した、滞在数を用いたしきい値決定処理のうちの滞在数からのしきい値決定処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図１１】出現頻度と滞在数との関係の一例を示す図である。
【図１２】この発明の第２の実施形態に係わる行動パターン抽出装置の出現頻度しきい値決定手段の機能構成を示すブロック図である。
【図１３】図１２に示した出現頻度しきい値決定手段による、パターン数を用いた出現頻度しきい値決定処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図１４】出現頻度しきい値とパターン総数及び近似式との関係の一例を示す図である。
【図１５】出現頻度しきい値とパターン総数及び近似誤差との関係の一例を示す図である。
【図１６】この発明の第３の実施形態に係わる行動パターン抽出装置の出現頻度しきい値決定手段の機能構成を示すブロック図である。
【図１７】図１６に示した出現頻度しきい値決定手段による、被覆率を用いた出現頻度しきい値決定処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８１】
１１…ＣＰＵ、１２…バス、１３…プログラムメモリ、１４…データメモリ、１５…通信インタフェース、１６…入出力インタフェース、１７…入力デバイス、１８…出力デバイス、１３１…滞在系列入力制御プログラム、１３２…系列マイニング実行プログラム、１３３…出現頻度しきい値決定プログラム、１３４…特徴パターン決定プログラム、１４１…滞在系列データ記録部、１４２…滞在パターン記録部、２１…入力部、２１１…滞在系列入力手段、２２…記録部、２２１…滞在系列記録手段、２２２…滞在パターン記録手段、２３…処理部、２３１…系列マイニング実行手段、２３２…出現頻度しきい値決定手段、２３３…特徴パターン決定手段、２３２１…頻度しきい値超えパターン選択手段、２３２２…滞在地集合計算手段、２３２３…滞在数カウント手段、２３２４…しきい値決定手段、２３２５…パターン数カウント手段、２３２６…近似誤差計算手段、２３２７…誤差最小しきい値検出手段、２３２８…被覆率計算手段、２４１１…しきい値出力手段。
【図１】
2010108102.tif 000012
【図２】
2010108102.tif 000013
【図３】
2010108102.tif 000014
【図４】
2010108102.tif 000015
【図５】
2010108102.tif 000016
【図６】
2010108102.tif 000017
【図７】
2010108102.tif 000018
【図８】
2010108102.tif 000019
【図９】
2010108102.tif 000020
【図１０】
2010108102.tif 000021
【図１１】
2010108102.tif 000022
【図１２】
2010108102.tif 000023
【図１３】
2010108102.tif 000024
【図１４】
2010108102.tif 000025
【図１５】
2010108102.tif 000026
【図１６】
2010108102.tif 000027
【図１７】
2010108102.tif 000028